Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

TensorFlow Probability, olasılıksal akıl yürütme ve istatistiksel analiz için bir kütüphanedir.

import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp

# Pretend to load synthetic data set.
features = tfp.distributions.Normal(loc=0., scale=1.).sample(int(100e3))
labels = tfp.distributions.Bernoulli(logits=1.618 * features).sample()

# Specify model.
model = tfp.glm.Bernoulli()

# Fit model given data.
coeffs, linear_response, is_converged, num_iter = tfp.glm.fit(
    model_matrix=features[:, tf.newaxis],
    response=tf.cast(labels, dtype=tf.float32),
    model=model)
# ==> coeffs is approximately [1.618] (We're golden!)
Bir Dizüstü Bilgisayarda Çalıştır
TensorFlow Probability (TFP), modern donanımda (TPU, GPU) olasılık modellerini ve derin öğrenmeyi birleştirmeyi kolaylaştıran, TensorFlow üzerine inşa edilmiş bir Python kitaplığıdır. Verileri anlamak ve tahminlerde bulunmak için alan bilgisini kodlamak isteyen veri bilimcileri, istatistikçiler, ML araştırmacıları ve uygulayıcılar içindir. TFP şunları içerir:
  • Çok çeşitli olasılık dağılımları ve karşılaştırıcılar.
  • Olasılık katmanları ve bir "Ortak Dağıtım" soyutlaması dahil olmak üzere derin olasılıklı modeller oluşturmak için araçlar.
  • Varyasyonel çıkarım ve Markov zinciri Monte Carlo.
  • Nelder-Mead, BFGS ve SGLD gibi optimize ediciler.
TFP, TensorFlow'un avantajlarını miras aldığından, model keşfi ve üretiminin yaşam döngüsü boyunca tek bir dil kullanarak bir model oluşturabilir, sığdırabilir ve dağıtabilirsiniz. TFP açık kaynaklıdır ve GitHub'da mevcuttur. Başlamak için TensorFlow Olasılık Kılavuzu'na bakın .